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| 1 | 基于真实世界数据奥密克戎BA.5.2变异株 传播动力学参数估算显示文摘目的利用湖北省荆州市2起由奥密克戎BA.5.2变异株引起的局部疫情数据,估算奥密克戎BA.5.2变异株的传播动力学参数,为认识奥密克戎BA.5.2变异株传播能力提供科学依据。方法采用自行设计表格收集2起疫情中感染关系明确的感染者与被感染者的感染时间、发病时间及首次核酸阳性采样时间等数据。对获得数据分别拟合对数正态分布、伽马分布和伽马分布计算潜伏期、世代间隔(GT)、代际间隔(SI)。分别采用指数增长模型(EG)和极大似然估计法(ML)计算基本再生数(RO),取R²较大者作为RO估算值。结果荆州市2起疫情中,疫情A为外市来荆人员在荆州市进行社交活动引起,主要通过同住、同餐、同娱乐和同工作传播,为常见社交传播情形;疫情B涉及人群聚集的批发市场,首发病例进入后停留3h后随即离开,在农贸市场快速传播并外溢至同住人员,为人群密集场所传播情形。2起疫情共计纳入感染者与被感染者39对52例的数据用于潜伏期、GT和SI估算。潜伏期中位数为2.52d(44例,1.32~4.84d),SI中位数为2.13d(37例,1.63~2.64d),GT中位数为1.91d(21例,1.05~3.15d)。疫情A、疫情B最优拟合模型均为EG模型,对应R²分别为0.62、0.88。疫情A、疫情B拟合的R0分别为5.33(95%CI:2.08~13.44)、22.58(95%CI:7.23~91.36)。单次暴露感染者观察到暴露至检出最短时间为20~21h。结论奥密克戎BA.5.2变异株具有潜伏期短、传播速度快、传染性强的特点。在人群密集场所,奥密克戎BA.5.2变异株传播能力极强。 | 刘天 徐琴雯 何诗琪 阮德欣 黄继贵 毛安禄 | 2023 | 疾病监测2023，38，4： | 1 |
| 2 | 传染病暴发疫情中传播动力学参数计算及疫情规模预测实现——基于R显示文摘目的以美国新型冠状病毒肺炎(COVID-19)数据为例,利用R软件演示暴发疫情处置中代间隔(SI)、基本再生数(R_(0))、有效再生数(Re)、倍增时间和疫情规模的计算,为今后暴发疫情处置提供参考。方法收集美国2020年2月27日至2020年11月30日COVID-19逐日发病数据、国内2起疫情170对感染者与被感染者的代间隔(SI)数据。采用“fitdistrplus”包自助法对SI数据拟合“gamma”分布,得到SI均数和标准差。采用指数增长(EG)、极大似然法(ML)、序贯贝叶斯估计(SB)、时间相关再生数(TD)4种方法,利用获取的SI计算R_(0),选择拟合效果最好的作为R_(0)估计值,评价指标选择R^(2)。倍增时间基于EG的指数增长率进行换算。利用“EpiEstim”包计算Re;利用SEIARD模型估计不采取任何干预措施美国未来的病例数,用“deSolve”、“FME”包。结果170对感染者与被感染者数据拟合得到SI=4.78(95%CI:4.27~5.31),标准差sd=3.56。EG、ML、SB、TD拟合R_(0)依次为2.31(95%CI:2.30~2.31)、1.96(95%CI:1.95~1.97)、3.01(95%CI:2.53~3.55)、3.07(95%CI:2.20~4.22),R^(2)依次为0.95、0.73、0.99、0.96。倍增时间为3.75 d(3.74~3.77 d)。利用SEIARD估计理想状态下美国将于2020年5月30日全民感染,至2021年6月7日所有感染者清零,累计死亡5502466人。结论利用R软件能对R_(0)等传播动力学参数、疫情规模快速计算,在暴发处置中值得学习使用。动力学参数、疫情规模快速计算,在暴发处置中值得学习使用。 | 刘天 侯清波 姚梦雷 黄继贵 陈红缨 | 2022 | 疾病监测2022，37，9： | 1 |
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